基于時(shí)頻分布交叉項(xiàng)的水聲信號(hào)特征提取.pdf

1、水下目標(biāo)回波信號(hào)是典型的非平穩(wěn)信號(hào),時(shí)頻分析是分析非平穩(wěn)信號(hào)的有效工具.當(dāng)回波信號(hào)為多分量信號(hào)時(shí),時(shí)頻分布中含有大量的交叉項(xiàng).交叉項(xiàng)的存在,一方面對(duì)信號(hào)處理的結(jié)果產(chǎn)生干擾,不利于回波信號(hào)的特征提取.因此,抑制交叉項(xiàng)一直是時(shí)頻分析研究領(lǐng)域一個(gè)十分棘手的問題,同時(shí)也是時(shí)頻分析得以更廣泛應(yīng)用于各信號(hào)處理領(lǐng)域所要克服的困難之一.另一方面,交叉項(xiàng)反映了信號(hào)成分之間的相干程度,在某些情況下,信號(hào)成分之間的這種相干性反而有利于信號(hào)的檢測(cè).該文以時(shí)頻分

2、析中的交叉項(xiàng)為主線,系統(tǒng)的研究了交叉項(xiàng)在水下目標(biāo)回波信號(hào)處理中的應(yīng)用.該文的研究?jī)?nèi)容與創(chuàng)新如下: 1.系統(tǒng)的研究了多分量信號(hào)Wigne-Ville分布中的交叉項(xiàng),根據(jù)交叉項(xiàng)在模糊域的特點(diǎn),提出了基于信號(hào)的自適應(yīng)高斯核時(shí)頻分布.同時(shí),考慮到自適應(yīng)高斯核時(shí)頻分布不利于分析信號(hào)的細(xì)節(jié)以及實(shí)時(shí)在線處理等特點(diǎn),該文提出一種改進(jìn)算法,即用隨時(shí)間不斷變化的自適應(yīng)短時(shí)高斯核代替基于整個(gè)信號(hào)的整體自適應(yīng)高斯核,從而得到一種性能更加優(yōu)良的自適應(yīng)短時(shí)核時(shí)頻分

3、布.通過對(duì)仿真信號(hào)計(jì)算其自適應(yīng)短時(shí)高斯核時(shí)頻分布,仿真結(jié)果表明,無論從改善信號(hào)的時(shí)頻分辨率還是抑制交叉項(xiàng)方面,自適應(yīng)短時(shí)核時(shí)頻分布均表現(xiàn)出了較好的特性. 2.研究了Wigne-Hough變換在抑制交叉項(xiàng)中的應(yīng)用.通過對(duì)Wigne-Hough變換作一定的改進(jìn),提出了基于信號(hào)自適應(yīng)高斯核時(shí)頻分布的Hough變換.仿真結(jié)果表明,改進(jìn)算法不僅可以很好的抑制交叉項(xiàng),而且在信噪比很低時(shí)仍具有很好的性能. 3.首次利用Wigne-Ville分布中的交